特集 FOREPALS

FOREPALSの主要な特徴に、ニューラルネットワークを活用した予測手法があります。
これまでに蓄積された実績データと、今後蓄積されていく実績データを継続的に取り込んで学習を重ねることで、データの特性やパターンを読み取り、精度の高い予測値を得ることができます。この原理を応用し、既存の類似製品の特性やパターンを活用して新商品の予測を行うことも可能です。

現代社会の市場ニーズに応えるには、多品種の製品を短いライフサイクルで供給していくことが求められていますが、その需要を予測するためには、単一の手法および単一のモデルで扱うことは不可能です。
FOREPALSは、ニューロ手法と統計手法を持ち、各々の手法に複数の予測モデルを内在します。これら複数の予測手法と複数の予測モデルから予測値を算出し、過去の成績を評価して最適値を求めます。